ПОСЕТЕТЕ ОЩЕ СПЕЦИАЛИЗИРАНИ ПОРТАЛИ ОТ ГРУПАТА
04.10.2023 | Universal Robots и Konica Minolta представят решения за Индустрия 5.0 на събитие в Пловдив
03.10.2023 | Водещият панаир в Анадола MAKTEK Konya събира лидерите от машиностроителния сектор
03.10.2023 | Започна приемът на кандидатури за наградите Нов европейски Баухаус за 2024 г.
03.10.2023 | Huawei Enterprise Roadshow 2023 представи устойчиви дигитални решения и в София
03.10.2023 | Проектирането на осветителни тела за плавателни съдове изисква специфичен подход
Festo обяви успешното приключване на изследователския проект FLAIROP (Federated Learning for Robot Picking). Резултатите от проекта бяха представени на официално събитие в завода на компанията в Еслинген в присъствието на всички участници в него.
През последните две години Festo проведе съвместно проучване с Технологичния институт в Карлсруе, Университета на Уотърлу и канадската компания DarwinAI за това как picking роботи могат да станат по-умни с помощта на разпределения изкуствен интелект. В рамките на проучването партньорите проучиха как роботите могат да се учат един от друг, без да споделят чувствителни данни. Този подход, наречен "федеративно обучение", позволява да се създадат много по-стабилни и ефективни алгоритми с изкуствен интелект, отколкото би било възможно с данни от само един робот, без при това да се използват чувствителни фирмени данни.
"Горди сме, че успяхме да покажем, че роботите могат да се учат един от друг, без да споделят чувствителни данни и фирмени тайни. Това предпазва данните на клиентите ни, а ние увеличаваме скоростта, тъй като по този начин роботите могат да изпълняват много задачи по-бързо. Така например, колаборативните роботи могат да подпомагат производствените работници с повтарящите се, тежки и уморителни задачи", заяви Ян Сейлър, ръководител Високотехнологично развитие, анализи и контрол във Festo.
"Създадохме универсален, базиран на симулации сет от данни, който можем да използваме, за да обучаваме автономни захващащи роботи по такъв начин, че да могат надеждно да хващат обекти, които не са виждали преди това", обясни Максимилиан Жил от Технологичния институт в Карлсруе. В бъдеще федеративната обучителна система ще бъде развита още повече, за да направи възможно съвместното обучение на роботизирани системи от различни компании, без да е необходимо компаниите да споделят данни една с друга. Това може да увеличи приемането на подобни системи в практиката.
Федеративното обучение е техника на машинно самообучение за създаване на гарантиращи поверителността приложения с изкуствен интелект. Вместо да се изпращат обучителните данни на роботизираните ръце в picking клетките до централен сървър, за да се обучава там моделът, обучението се извършва на няколко различни локации. Локално обучените модели след това се изпращат до централен сървър за машинно самообучение, за да не напускат чувствителните данни своя източник. Въпреки това федеративното обучение позволява обучение в няколко силоза за данни, като се събират разпределените модели и се осигурява висока точност и базирани на данни прогнози за разпознаване на обекта и определяне на точката за захващане.
Роботизираните ръце в picking клетките са оборудвани с камери за визуално засичане на обектите пред тях. На базата на изображенията от камерата роботизираните ръце автоматично разпознават различни обекти и избират подходящия метод за захващане. Заради разнообразието от обекти в складовете това е сложна задача и са необходими големи количества данни, за да се постигнат смислени резултати. Създаването на такива големи количества данни отнема много време. С данните, събрани от picking клетките на различни организации, става възможно да се подобри определянето на точката за захващане на обекта в клетките.
В рамките на проекта са използвани общо 5 автономни picking станции – две в Института по съхранение, транспортиране и логистика (IFL) при Университета в Карлсруе и три в базата на Festo в Еслинген.
На събитието в Еслинген Festo се фокусира върху възможните приложения на резултатите. "Показахме в кои продукти на Festo могат да бъдат вградени", посочи Ян Сейлър. Резултатите от проучването предстои да бъдат публикувани, като ще могат да се използват свободно от всички заинтересовани страни в бъдещи пилотни проекти.
Източник: FestoКлючови думи: Festo роботи изкуствен интелект FLAIROP
Област: Проекти
Universal Robots и Konica Minolta представят решения за Индустрия 5.0 на събитие в Пловдив
Новости при задвижванията за пакетиращата индустрия представят на Industrial Tech Forum от Шнайдер Електрик България
БАН показва иновативни разработки в Европейската нощ на учените 2023
20 хил. евро за най-иновативното решение в сферата на интелигентната енергия за Industry 5.0
Sirma Venture Lab 2.0 набира балкански стартъпи в областите ИИ, роботика и дронове до края на септември
АБОНИРАЙТЕ СЕ за единствения у нас тематичен бюлетин
НОВИНИТЕ ОТ БЪЛГАРСКАТА ИНДИСТРИЯ
на специализирания портал IndustryINFO.BG.
БЕЗПЛАТНО, професионално, всeки ден на вашия мейл!
02.10.2023 | ЗОРА откри нова логистична база за 30 млн. лв. в Индустриален парк София – Божурище
29.09.2023 | Община Бургас планира да захрани всички детски заведения с геотермална енергия
29.09.2023 | Монтират три нови зарядни станции за електромобили в Габрово
29.09.2023 | Първата регионална иновационна долина в България ще бъде в Пловдив
29.09.2023 | BILLA България строи складова база за 50 млн. лв. в Стара Загора
02.10.2023 | ЗОРА откри нова логистична база за 30 млн. лв. в Индустриален парк София – Божурище
29.09.2023 | Община Бургас планира да захрани всички детски заведения с геотермална енергия
29.09.2023 | Монтират три нови зарядни станции за електромобили в Габрово
29.09.2023 | Първата регионална иновационна долина в България ще бъде в Пловдив
29.09.2023 | BILLA България строи складова база за 50 млн. лв. в Стара Загора
Действителни собственици на настоящото издание са Теодора Стоянова Иванова и Любен Георгиев Георгиев
ПОЛИТИКА ЗА ПОВЕРИТЕЛНОСТ И ЗАЩИТА НА ЛИЧНИТЕ ДАННИ
Условия за ползване
Изисквания и условия за реклама
Карта на сайта
© Copyright 2010 - 2023 ТИ ЕЛ ЕЛ МЕДИА ООД. Всички права запазени.